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OWASP शीर्ष 10 LLM खतरे: कैसे स्काईहाई एसएसई रास्ता दिखाता है

सारंग वरुडकर - सीनियर CASB तकनीकी उत्पाद विपणन प्रबंधक, Skyhigh Security

16 दिसंबर, 2024 3 मिनट पढ़ें

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के तेजी से अपनाए जाने से संगठनों में AI के उपयोग में क्रांतिकारी बदलाव आया है, ग्राहक इंटरैक्शन को बेहतर बनाने से लेकर उन्नत डेटा विश्लेषण को सक्षम करने तक। हालाँकि, AI की शक्ति के साथ उभरती हुई सुरक्षा कमज़ोरियों को दूर करने की ज़िम्मेदारी भी आती है। सरल प्रॉम्प्ट-स्तरीय सुरक्षा अब पर्याप्त नहीं है - AI पाइपलाइनों को प्रभावी ढंग से सुरक्षित करने के लिए एक मजबूत, सिस्टम-वाइड दृष्टिकोण की आवश्यकता है।

AI सुरक्षा में अग्रणी Skyhigh SSE , 2025 OWASP शीर्ष 10 LLM खतरों के साथ संरेखित एक व्यापक ढांचा प्रदान करता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि AI सिस्टम सुरक्षित, नैतिक और विश्वसनीय बने रहें। आइए प्रमुख जोखिमों का पता लगाएं और जानें कि Skyhigh SSE उन्हें कैसे कम करता है।

एआई सुरक्षा के लिए सिस्टम-स्तरीय दृष्टिकोण

OWASP शीर्ष 10 एलएलएम खतरे एलएलएम अनुप्रयोगों को सुरक्षित करने के लिए एक स्पष्ट रोडमैप प्रदान करते हैं, जो एआई प्रणाली के हर चरण में दृश्यता और नियंत्रण पर जोर देते हैं - इनपुट और आउटपुट से लेकर मॉडल प्रशिक्षण और आपूर्ति श्रृंखला तक।

OWASP शीर्ष 10 LLM खतरे और Skyhigh SSE का उपयोग करके शमन

1. शीघ्र इंजेक्शन
त्वरित इंजेक्शन दुर्भावनापूर्ण इनपुट, समझौतापूर्ण आउटपुट और संवेदनशील डेटा के माध्यम से LLM व्यवहार में हेरफेर करता है।